LLM System Design은 어떻게 해야할까
엔터프라이즈 규모에서 고려해야 할 핵심 요소들
대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 엔터프라이즈 환경에서 실제 서비스로 운영하기 위해서는 단순히 모델을 학습시키는 것 이상을 고민해야 한다. 모델이 높은 품질을 유지하면서도 안정적이고 비용 효율적으로 동작할 수 있도록 전체 시스템 아키텍처를 설계하는 것이 핵심이다. 이번 글에서는 LLM 시스템 디자인 시 반드시 고려해야 할 주요 요소들을 정리해본다.
먼저 가장 기본이 되는 것은 비기능적 요구사항이다. 엔터프라이즈 시스템에서는 응답 지연 시간(latency)을 수십 밀리초 단위로 맞추는 경우가 많으며, 초당 수천에서 수백만 요청(throughput)을 감당해야 한다. 또한 여러 팀과 다양한 모델을 동시에 서빙하는 멀티 테넌시 환경을 지원해야 하고, 항상 일정 수준 이상의 정확도(accuracy)를 보장해야 한다. 여기에 GPU 자원 사용에 따른 비용 효율성(cost efficiency), 서비스 가용성 및 신뢰성(reliability/availability, SLA 준수)까지 함께 고려해야 한다.
아키텍처 측면에서 보면 일반적으로 마이크로서비스 기반 설계가 적합하다. 요청은 Kafka 같은 메시지 큐를 통해 유입되어 부하를 분산시키고, 추론 서비스는 vLLM과 같은 Inference Server를 중심으로 구성된다. 자주 반복되는 요청은 Redis 같은 캐시에 저장해 재사용하며, 모델 내부에서는 KV 캐시를 활용해 오토리그레시브 디코딩 시 연산을 줄인다. 민감한 데이터나 위험한 출력은 거버넌스 계층에서 필터링하고, 모든 출력은 후처리(post-processing)를 통해 비즈니스 규칙을 적용한다. 마지막으로 로그와 모니터링 시스템을 통해 지연 시간, 처리량, GPU 사용률, 오류율 등을 실시간으로 추적하고 이상을 감지한다. 장애 상황에서는 페일오버를 통해 더 작은 백업 모델이나 캐시 결과로 대체한다.
GPU 최적화는 지연 시간과 처리량을 모두 만족시키는 핵심 요소다. GPU 활용도를 높이기 위해 연속 배칭(in-flight batching, paged attention)과 동적 배칭(dynamic batching)을 적용하고, 메모리 사용량을 줄이기 위해 fp16/bf16 혼합 정밀도(mixed precision)와 INT8/INT4 양자화(quantization)를 사용한다. 모델이 너무 커서 단일 GPU에 올릴 수 없는 경우에는 텐서 병렬화(tensor parallelism), 파이프라인 병렬화(pipeline parallelism), 시퀀스 병렬화(sequence parallelism)를 통해 여러 GPU에 분산한다. 최근에는 FlashAttention 같은 최적화 커널이나 speculative decoding 기법이 지연 시간을 크게 줄이는 데 도움이 되고 있으며, A100/H100 GPU에서는 MIG(Multi-Instance GPU)를 활용해 여러 작은 모델을 동시에 서빙하기도 한다.
학습 파이프라인은 전체 비용과 효율성에 큰 영향을 미친다. 엔터프라이즈 환경에서는 전체 파라미터를 업데이트하는 풀 파인튜닝보다는 LoRA/QLoRA 같은 파라미터 효율적 파인튜닝(PEFT)이 일반적이다. Hugging Face Transformers, Accelerate, DeepSpeed ZeRO-3와 같은 프레임워크를 활용해 분산 학습을 수행하고, 메모리 절감을 위해 activation checkpointing, gradient accumulation을 적용한다. 모델 병렬화와 데이터 병렬화로 대규모 데이터셋을 처리하며, 필요에 따라 Ray Tune이나 Optuna 같은 툴로 하이퍼파라미터 최적화도 진행한다. 특정 도메인에 맞춘 사전학습(Domain-Adaptive Pretraining)이나 RLHF/RLAIF 기반의 alignment도 엔터프라이즈 서비스에서 점차 중요해지고 있다.
배포 단계에서는 쿠버네티스(Kubernetes)를 활용한 오케스트레이션이 일반적이다. vLLM 기반 추론 서버를 API로 노출하고, 컨테이너화된 모델을 자동 확장(auto-scaling) 정책에 따라 운영한다. 지연 시간을 줄이기 위해 KV 캐시, 슬라이딩 윈도우 어텐션, FlashAttention, speculative decoding을 조합한다. 처리량을 극대화하기 위해서는 in-flight batching과 멀티 리전 배포로 글로벌 사용자에게 낮은 지연 시간을 보장한다. 안정성을 위해 Blue/Green 또는 Canary 배포 전략을 활용하고, 모델 레지스트리를 통해 버전 관리 및 롤백을 지원한다.
마지막으로 데이터 보안은 엔터프라이즈 고객에게 가장 중요한 요소 중 하나다. 많은 기업이 온프레미스 또는 VPC 격리 환경을 요구하며, 데이터는 전송 및 저장 단계에서 모두 암호화되어야 한다. 프롬프트 로그는 민감 정보를 마스킹하거나 익명화하여 저장하고, 모든 접근은 RBAC(Role-Based Access Control)로 통제한다. GDPR, HIPAA 등 데이터 규제 준수는 필수이며, 필요 시 데이터 지역성을 보장하는 리전별 배포도 고려해야 한다. 프라이버시 보존 학습을 위해 페더레이티드 러닝이나 차등 개인정보 보호 기법을 적용할 수 있고, 시스템에는 프롬프트 인젝션 탐지, 탈옥(jailbreak) 방지, 민감 엔티티 필터링 같은 추가적인 가드레일이 포함된다.
정리하면, 엔터프라이즈 환경에서 LLM 시스템을 설계할 때 고려해야 할 요소는 크게 여섯 가지다. 지연 시간, 처리량, 정확도, 확장성 같은 핵심 요구사항을 만족시켜야 하고, 아키텍처와 GPU 최적화를 통해 효율을 극대화해야 한다. 학습과 배포는 비용 효율과 안정성을 고려해 설계해야 하며, 데이터 보안과 규제 준수는 필수적으로 포함되어야 한다. 이러한 요소들을 종합적으로 고려해야만 엔터프라이즈 규모에서 안정적이고 신뢰할 수 있는 LLM 서비스를 제공할 수 있다.
LLM System Design – 엔터프라이즈 규모 고려 요소
1. 주요 요구사항 (Main Factors)
Latency: 실시간 응답 지연 시간 (예: 100ms 이하).
Throughput: 초당 수천~수백만 요청 처리(QPS).
Scalability: 멀티노드, 멀티테넌트 환경 확장성.
Accuracy/Quality: 모델 정확도, 도메인 적합성, 환각 최소화.
Cost Efficiency: GPU 자원/전력 효율 최적화.
Reliability/Availability: SLA 보장(예: 99.9%), 장애 시 자동 복구.
2. 아키텍처 (Architecture)
Ingestion: Kafka 같은 메시지 큐로 대규모 요청 처리 및 부하 분산.
Inference Service: vLLM 기반 추론 서버, OpenAI-compatible API 제공.
Caching: Redis/Memcached 캐싱, 모델 내부 KV 캐시로 디코딩 최적화.
Governance/Guardrails: 접근 제어(RBAC), PII 필터링, jailbreak 탐지.
Post-processing: 출력 검증(JSON 스키마, 규칙 기반 필터링).
Logging & Monitoring: 지연 시간, 처리량, GPU 활용률, 에러율 추적.
3. GPU 최적화 (GPU Optimization)
GPU 활용 극대화: In-flight batching(연속 배칭, paged attention). Dynamic batching(작은 요청 묶기).
메모리 최적화: Mixed precision(fp16/bf16). INT8/INT4 양자화.
대규모 모델 처리: Tensor parallelism, Pipeline parallelism, Sequence parallelism.
고급 기법: FlashAttention(메모리 대역폭 최적화). Speculative decoding(드래프트 모델+검증기 조합). MIG(A100/H100 GPU를 분할해 다중 인스턴스 서빙).
4. 학습 (Training)
학습 기법: LoRA/QLoRA, Hugging Face PEFT + Accelerate.
분산 최적화: DeepSpeed ZeRO-3, FSDP.
메모리 최적화: Activation checkpointing, gradient accumulation.
연산 최적화: Mixed precision, optimizer sharding.
고급 기법: 도메인 적응 사전학습(DAPT), RLHF/RLAIF, 하이퍼파라미터 최적화.
5. 배포 (Deployment)
인프라: vLLM + Docker/Kubernetes, 자동 스케일링.
지연 시간 단축: KV 캐시, 슬라이딩 윈도우 어텐션, FlashAttention, speculative decoding.
처리량 극대화: In-flight batching, 로드밸런싱, 멀티 리전 배포.
안정성: Blue/Green/Canary 배포, 모델 레지스트리로 버전 관리 및 롤백.
6. 데이터 보안 (Data Security)
인프라 보안: 온프레미스/VPC 격리, 에어갭 환경.
데이터 보호: TLS 암호화, 프롬프트 로그 마스킹, RBAC.
컴플라이언스: GDPR, HIPAA, SOC2, 데이터 지역성 보장.
프라이버시 보호 학습: Federated Learning, Differential Privacy.
가드레일: Prompt injection 탐지, jailbreak 방지, 민감 엔티티 필터링.
